package DianShang_2024.ds_server.extract

import org.apache.spark.sql.SparkSession

import java.util.Properties

object extract03 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
          3、抽取ds_db01库中order_master的增量数据进入Hive的ods库中表order_master，根据ods.order_master表中modified_time作为增量字段，只将新增
          的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用
          hive cli执行show partitions ods.order_master命令；
     */

    //  准备sparksql的环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据抽取第三题")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    spark.sql("use ods_server")

    //  准备连接mysql的配置
    val jdbc_conf=new Properties()
    jdbc_conf.setProperty("user","root")
    jdbc_conf.setProperty("password","123456")
    jdbc_conf.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    //  拿到mysql里面的数据
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110/ds_db01?useSSL=false","order_master",jdbc_conf)
      .createOrReplaceTempView("temp_table")

    //  拿到hive里面最大的modified_time作为抽取数据的条件
    val max_time:String=spark.sql("select max(modified_time) from ods_server.order_master where etl_date='20240311'")
      .collect()(0)
      .get(0)
      .toString

    //  根据条件抽取数据
    spark.sql(
      s"""
        |insert into table ods_server.order_master
        |partition(etl_date='20240311')
        |select
        |*
        |from temp_table
        |where  modified_time > cast('$max_time' as timestamp)
        |""".stripMargin)



    //  关闭sparksql的环境
    spark.close()
  }

}
